：針對靜止攝像機下的運動目標檢測問題，提出了一種基于背景減法的運動目標檢測算法( 通過對一組 連續視頻進行處理，從中得到不含運動目標的背景圖像( 再利用背景差分的方法提取出運動目標( 在確定比較 閾值的過程中，一改以往通過實驗不斷調整的做法，提出了動態閾值的概念，從而增強了檢測效果，提高了算法 的可實施性( 融入了高斯模型關于背景更新的算法，克服了由于背景突然改變而造成的誤檢測( 實驗結果表明， 通過背景差分與高斯模型相結合的方法，在有諸多不確定性因素的序列視頻中構建背景有較好的自適應性，能 迅速響應實際場景的變化，為準確地檢測出運動目標提供了必要的基礎(